AIが関税遅延を克服する3つの方法

輸送、出荷、物流プロセスは、広大な宇宙の小惑星フィールドを航行するように、固有の複雑さを持って展開します。国境を越えた電子商取引トランザクションは、2028年までに107%増加するため、出荷の拡大に関連する文書の量は天文学的です。

これらの文書を出荷プロセスのどの段階でも不適切に処理すると、追加の保管料金、製品の劣化、納期の遅れ、注文のキャンセルなど、さまざまな悪影響が生じる可能性があります。これらのミスは収益サイクルに深刻な影響を及ぼすだけでなく、顧客の体験とブランドの評判も損なわれます。

国際商業会議所と世界貿易機関によると、国際出荷ごとに平均36種類の文書が240部交換されるが、1%のみが完全にデジタル化されており、多くの物流組織はこれらのプロセスの圧力に直面しています。

これらの遅延の根本にある最も一般的な問題は、量が多いですが、性質は単純であるため、サプライチャーンの意思決定者は、プロアクティブで、戦略的で、AIとイノベーションの最前線に立っていれば、効果的な措置を講じてこれらの問題を防ぐことができます。

特化したAIソリューションを活用することで、サプライチャーンのリーダーは、輸送と物流プロセスで遭遇する3つの一般的な課題を解決できます。

過剰な手動データ入力を削減する

国際出荷に関連する運送書、請求書、関税クリアランスフォーム、その他の文書の量は、手動で処理するには極めて過大です。年間4500万件の海上運送書が発行されます。ワークフローに従業員を頻繁に割り当てて手動データ入力を繰り返す場合、すでに後れを取っており、市場投入までの時間が長くなる可能性があります。

AIの革命について十分に知識のあるビジネスリーダーは、基礎モデルを単に展開するだけではビジネスニーズを十分に満たさず、高価で非効率的で効果のない行為になることを既に理解しています。

代わりに、特定のタスクとビジネスコンテキストで優れた「特化した」AIソリューションを活用することが推奨されます。これらのソリューションは、コストと不正確さのリスクを削減し、より高いビジネス価値をもたらし、現実世界の課題を解決します。

この戦略は、世界的な醸造所グループであるカールスバーグによって採用され、インテリジェントな文書処理（IDP）を使用して月あたり140時間の作業を節約しました。特化したAIによって動作するカールスバーグは、92%のタッチレスな注文処理率を達成し、納品を促進し、顧客の満足度を高めました。

以前、カールスバーグの注文入力と納品登録プロセスは、高度に手動で行われていました。納品書スキャンプロセスを自動化することで、醸造所の巨大企業は大幅な効率性の向上を達成し、特化したAI戦略によってこの物流課題を克服しました。

文書の正確性と規制への準拠を確保する

不正確または準拠していない書類は、大きなボトルネックにつながり、財務上の罰金につながる可能性があり、誤りの余地はほとんどありません。

AIなしで関税書類を処理することは、ポータルガンなしで「リック＆モーティ」アドベンチャーに乗り出すことと同様で、混沌として遅延に満ちています。インテリジェント文書処理（IDP）は、文書の多元宇宙を制御するためのツールであり、文書化の各ステップが完全に準拠していることを保証します。

ブレクシットの後、英国/EUの国境を越えた商品の移動に関する行政上の負担は大幅に増加しました。ただし、アイルランドを拠点とするペイストリーサプライヤーのポートムナペイストリーは、輸送と物流の複雑な文書からデータを100%の精度で抽出するためにAIを使用して、関税クリアランスプロセスを加速化し、人間の監視が不要になるように準拠を維持しました。

IDPを使用したポルトムナは、EU/UK国境での関税クリアランス時間を1時間から5分に短縮し、手動入力を削減し、コストのかかる遅延を回避し、製品が店頭に適時に到着することを保証しました。

次世代のIDPプラットフォームには、特定の文書に向けた事前トレーニング済みのAIスキルが組み込まれており、これにより、重要なデータを識別して抽出するだけでなく、文書のコンテキスト内でそれを理解することができます。基本的に、これらは人間のように文書からデータを読み取り、理解して、次のステップで何を行うかを推論します。これらのスキルにより、企業は文書の言語、コンテンツ、形式、複雑さに関係なく、文書を正確かつ効率的に処理できます。AIによる自然言語処理、機械学習、光学式文字認識を活用するIDPにより、出荷者は正確で規制要件に準拠した状態を維持し、コストのかかる遅延を回避できます。

税金と手数料の正確な支払いを促進する

国際出荷の1つの重要な規制上の側面は、関税コードです。これは、コストのかかるミスを避けるために、バレエダンサーのように正確性と調整が必要です。商品がこれらのコードに従って正確に分類されることを保証することは不可欠です。AIは、関税コードに必要なレベルの正確性をもたらします。したがって、物流バレエはミスなく進行します。

ドイツポストDHLグループは、世界の首位の物流会社であり、220以上の国で57万人を雇用して国境を越えた出荷を行っています。このような大規模なスケールでは、規制コードの厳格な遵守を維持するために、効率性と細部への注意が必要です。

請求書や関税書類からのデータのAIによるキャプチャ、分類、抽出を活用することで、DHLは70%の効率性の向上を達成し、124の異なるベンダーからの数千の請求書の処理を自動化しました。

同様に、中東を拠点とする海事および物流会社のミラハは、紙とデジタル形式の両方で毎日受け取る数百の請求書の自動化に相当する成功を達成しました。IDPをロボティックプロセスオートメーション（RPA）プラットフォームに統合することで、ミラハは請求書処理時間を64%削減し、エラーを減らし、従業員の生産性を高めました。

AIへの目的を持ったアプローチを維持する

輸送と物流プロセスには避けられない複雑さがあり、国際的に出荷する際に生じる複雑で多様な課題に対する万能の解決策はありません。

ビジネスに直面する変数や状況に十分な注意を払わずにAIを実装しようとすると、実際の価値を生み出す可能性は低いです。目標を達成するための戦略とデータに基づく意思決定が成功への道です。サプライチャーンのリーダーは、既存のツールを活用して自動化の取り組みを導き、運用の優秀性を達成する必要があります。

ビジネスプロセスを最大限に活用するために、意思決定者は、AIを活用したタスクとプロセスマイニングを活用して、コアプロセスを分析し、改善の機会を見つけ、イノベーションと知能型自動化のすべての試みが効率性の向上への意図的なパス上にあることを保証できます。

高度なプロセスインテリジェンスプラットフォームは、ワークフローへの改善の提案に対する結果を予測するためにAIを活用できます。意思決定者は、投資の影響を理解することができ、無謀な試み、技術的負債、無駄なリソースのリスクを減らす「プロセスシミュレーション」と呼ばれる機能により、知能型自動化への障壁が低減されます。

物流の複雑な景観では、精度がプロラリーのペースで競争する場所で、戦略にAIを組み込むことは、完璧なナビゲーションを提供するコパイロットを見つけることと同じです。すべての旅程の各段階でスムーズで効率的なものであることを保証することです。速度だけではなく、各決定における精度を保証します。この時間とエラーとのレースで、目的を持ったAI駆動戦略があなたを先導し、潜在的な遅延をあなたの後ろの影に変えます。